SMIP de CESMII Ofrece Éxito en Análisis Predictivo en NC State

GESTIÓN DE DATOS: El regalo de análisis predictivo del nuevo software agnóstico a proveedores demostrado en NC State

En una demostración reciente de la Plataforma de Innovación de Manufactura Inteligente (SMIP) agnóstica a proveedores de CESMII, los socios del proyecto primero ayudaron a los gerentes de la planta de purificación de agua de la Universidad Estatal de Carolina del Norte a salir del estancamiento y analizar los datos que estaban recopilando con instrumentos inteligentes.

"La automatización ha estado ocurriendo por más de 100 años", dijo Niels Andersen, cofundador del socio del proyecto ThinkIQ. "Tenemos mucha recopilación de datos, pero muy pocos datos siendo usados. Los datos no tienen significado, no tienen contexto y no se están juntando de formas en que podamos hacer análisis".

Otras partes clave del proyecto incluyen asegurar que todo equipo de recopilación de datos tenga nombres completamente calificados, usar bases de datos de grafos para mapear relaciones diversas, enfocarse en un estándar (idealmente OPC UA), asegurar que diferentes sistemas y protocolos puedan comunicarse entre sí, y desarrollar mejores modelos virtuales de equipos.

El resultado final será un SMIP que estandarice despliegues de manufactura inteligente y reemplace trabajos personalizados con plataformas repetibles, agnósticas a fabricantes, fáciles de usar que permitirán a plantas manufactureras de cualquier tamaño aprovechar todos sus datos.

CESMII (el Instituto de Innovación de Manufactura Inteligente de Energía Limpia) pretende tener una versión 1.0 fuerte del SMIP para finales de este año, dijo Jonathan Wise, VP de tecnología en CESMII.

Para llegar al análisis predictivo en la planta de NC State – considerada un entorno similar a manufactura – los socios del proyecto ThinkIQ, Savigent, Seeq, Syspro, Semiotic Labs y Microsoft se enfocaron en integrar múltiples tecnologías de silos separados y actualizar una PC que monitoreaba la calidad del agua, dijo Tim Shope, director de transformación digital en el integrador de sistemas Avid.

Antes de la actualización, tareas básicas como mostrar una semana de datos históricos tomaban demasiado tiempo.

Luego, el equipo de ThinkIQ y otros desplegaron un motor de análisis de Seeq para extraer datos en tiempo real del entorno de infraestructura programable en OSISoft, analizar las membranas en filtros de ósmosis inversa, combinar todos los datos usando el SMIP de CESMII, y establecer un nivel de condición para cuando las membranas necesiten ser reemplazadas – una acción que automáticamente iniciaría una orden de trabajo a través del software Savigent, dijo Shope.

El siguiente paso fue desarrollar un modelo para la bomba de agua de alta pureza, una bomba tan crítica para la misión que una bomba de repuesto se sienta junto a ella para un cambio rápido estilo NASCAR en caso de que una alarma indique un problema de presión u otro problema, dijo.

Un sensor IoT monitorea la bomba remotamente en un sistema de aprendizaje automático. Después de un par de semanas, aprende la forma de onda característica de la bomba para que pueda detectar si la bomba está funcionando como fue diseñada o si está comenzando a experimentar problemas mecánicos o eléctricos.

La nueva plataforma puede predecir una falla de motor casi cuatro meses antes, dijo.

Los socios también dieron a cada bomba un nombre separado. "Si todas las bombas están etiquetadas Bomba_01, no tenemos contexto", dijo Andersen. "Es crítico dar nombres completos y tener una amplia variedad de herramientas para proporcionar significado".

Idealmente, cada bomba sería nombrada de una manera que identificara el nombre de la máquina, el nombre de la línea en la que está la bomba, el nombre de la planta, el proveedor que hizo la bomba, dijo Wise. Unos pocos fabricantes ofrecen un sistema de nombres completamente calificado pero muchos no.

En una fase posterior del proyecto de CESMII, este mapeo será automático, dijo.

NC State primer centro en obtener SMIP

CESMII en abril lanzó un nuevo Centro de Innovación de Manufactura Inteligente (SMIC) en NC State. Es el primero de los cuatro SMICs de CESMII en tener el SMIP superpuesto. Los otros tres centros están en UCLA, Texas A&M y el Instituto Politécnico Rensselaer.

En la reciente reunión virtual anual de CESMII, el CEO John Dyck dijo que busca más SMICs en, por ejemplo, las áreas de robótica, automotriz, químico, acero e IA/aprendizaje automático.

El objetivo de los SMICs es vincular fabricantes, proveedores de tecnología, integradores de sistemas y proveedores de equipos con la academia, "demostrando e impulsando investigación e innovación que se escala a toda la manufactura de EE. UU.", dijo la organización público-privada.

SMIP será especificación abierta

CESMII publicará el SMIP como especificación abierta – para que cualquier proveedor pueda usarlo, dijo Wise.

"Ganamos si estas ideas son adoptadas en otras partes de la industria. Esto requiere un nivel de altruismo en el que algunos fabricantes dudan porque no están seguros de que funcionará", dijo.

"Ha llegado el momento de que un nivel de soluciones sea abierto a la posteridad para que podamos enfocarnos en otros problemas", agregó Wise.

'Espacio en blanco' que es problemático

Uno de los mayores desafíos es que "cada instalación ha hecho un amalgama de infraestructura, sistemas, equipos y herramientas a lo largo del tiempo", dijo Mark Besser, VP senior para éxito del cliente en Savigent. "Todas esas inversiones se hicieron muy específicamente porque estaban resolviendo un problema o desafío en un momento en el tiempo. Muchas de esas tecnologías fueron construidas a medida para resolver esos problemas. Pero cuando miras un panorama más amplio, empiezas a notar todo el espacio en blanco que existe entre esas tecnologías".

En otros casos, un fabricante podría querer integrar tecnologías de diferentes proveedores pero no puede porque estos sistemas no están diseñados para integrarse con otras plataformas propietarias.

El objetivo es poner todos los datos disponibles en juego para mejorar la eficiencia y confiabilidad sin romper el presupuesto o forzar a los fabricantes a cambiar de proveedores, dijo Wise.

Por ejemplo, si un fabricante está corriendo software de la Compañía A y quiere una solución de monitoreo de energía de la Compañía B, a menudo el único recurso es sacar el sistema de la Compañía A e instalar el de la Compañía B.

Agregó Shope: "No podemos ir a arrancar todas las plataformas de proveedores de nuestras instalaciones hoy. Necesitamos llegar a ese lugar agnóstico a proveedores".

El objetivo es reducir el costo de configuración de infraestructura

Alrededor del 70 por ciento del costo de un proyecto de fábrica digital es cableado duro de la estructura de automatización, conexión de datos y creación de infraestructura, dijo Wise. El 30 por ciento restante es crear nuevo valor de esos datos, a menudo desarrollando apps.

Pero muchas veces, todo el presupuesto de fábrica digital se gasta en configurar infraestructura mucho antes de que un proyecto para desarrollar aplicaciones para analizar datos pueda comenzar.

Con el SMIP, CESMII apunta a reducir ese 70 por ciento de costo para que los fabricantes puedan enfocar presupuestos en aplicaciones para analizar los datos, dijo Wise.

Esta transformación no sucederá de la noche a la mañana. "No será un interruptor de luz", dijo Shope. "Tenemos una gran base manufacturera en EE. UU. Este sistema necesitará ser migrado y adoptado durante un período de tiempo".